Recurrent Neural Network RNN Ⅱ
さくら VPS RNN 豪ドル/円４時間足予測
Colaboratory で作成した
RNN 豪ドル/円 ４時間足予測表示ファイル
keras-go-4h-3.ipynb
をさくら VPS の中で動かします。
.ipynb のままでは動かないので、書式を変更します。
Colaboratory の中で keras-go-4h-3.ipynb を開きます。
ファイル
⇒ダウンロ－ド
⇒py をダウンロ－ド
と順にクリックし、私の場合は自分のパソコンの
c:\vb_public_html フォルダ
に keras-go-4h-3.py を保存しました。
RNN 豪ドル/円 ４時間足予測表示ファイル修正
さくら VPS のなかで keras-go-4h-3.py が動作するように改造します。
- Python3 ディレクトリ追記(1行目)
最初に、さくら VPS 内のどこに Python3 のあるディレクトリがあるか明記します。
#!/usr/bin/python3
を追加します。 - モジュ－ルパス削除(14行目)
mplfinance モジュ－ルは
/usr/local/lib/python3.8/dist-packages
にインスト－ルされていますので、モジュ－ルパス追加は必要ありません。
sys.path.append(
'/content/drive/MyDrive/Colab Notebooks/my-modules'
を削除します。 - CSV ファイルフォルダ変更(62行目)
CSV ファイル colab_mane_chart_go_4h.csv があるフォルダを変更します。
フォルダ名はフルパス表示します。
あらかじめ、colab フォルダには mane_chart_go_4h.csv ファイルを保存しておきます。xl_df = pd.read_csv( # "drive/MyDrive/Colab Notebooks/my_data/colab_mane_chart_go_4h.csv", "/home/yamada/public_html/colab/colab_mane_chart_go_4h.csv", encoding="cp932")
- コ－ルパックモデル保存場所変更(176行目)
コ－ルパックによる最良モデルの保存場所を変更します。
保存場所はフルパスで指示します。
"drive/MyDrive/Colab Notebooks/my_data/jena_dense_4h.keras",
↓
"/home/yamada/public_html/colab/jena_dense_4h.keras",
colab フォルダはあらかじめ作成しておいてください。 - 最良モデルの呼出(201行目)
最良モデルの呼出ファイルの保存場所を変更します。
"drive/MyDrive/Colab Notebooks/my_data/jena_dense_4h.keras"
↓
"/home/yamada/public_html/colab/jena_dense_4h.keras"
- 予測チャ－ト保存場所変更(310行目)
でき上がった予測チャ－ト図の保存場所を変更します。
保存場所はフルパスで指示します。
plt.savefig(
'colab_mane_chart_go_keras.png')
↓
plt.savefig(
'/home/yamada/public_html/manep-img/colab_mane_chart_go_keras_4h.png')
manep-img フォルダはあらかじめ作成しておいてください。 - 4時間×6本の予測値保存場所変更(325行目)
24時間の予測値の保存場所を変更します。
保存場所はフルパスで指示します。df_concat.to_csv( # 'colab_mane_chart_go_keras_4h.csv', '/home/yamada/public_html/manep-img/colab_mane_chart_go_keras_4h.csv', header=False, index=False)
以上で変更作業は完了です。
引き続き RNN 豪ドル/円予測Ⅱ PY ファイル keras-go-4h-3.py
をまとめます。